数字经济的增长创造了新的机会不平等。本文研究了数字经济的发展是否会扩大城市和农村地区之间的收入差距,从理论和经验上。基于2011年至2019年在中国202个城市的面板数据的研究表明:(1)尽管数字经济可以促进城市和农村绝对收入水平的提高,但它对城市居民的收入水平的积极影响比对农村居民的积极影响更大,导致城市收入越来越大。(2)对行动机制的分析表明,信息服务行业的就业以及数字融资的深度是数字经济扩大城市和农村地区收入差距的两个关键机制。(3)基于三个空间重量矩阵的空间Durbin模型(SDM)和空间误差模型(SEM)表明,数字经济对城市农村收入差距的影响也具有空间溢出的特征,并且数字经济的发展也将对邻居中农村收入差距以及邻里库存区域的城乡收入差距产生负面影响。(4)基于“宽带中国”的策略以及将历史数据作为仪器变量选择的策略的准纳图尔实验的鲁棒性之后,主要结论仍然得出。这项研究有助于了解数字经济对城乡收入差距的影响,机械和空间特征。
摘要 —本文介绍了一种用于解决晶圆上测试系统中探针-探针泄漏引起的误差项的先进校准方法。介绍了一种新的 12 项误差模型,用于晶圆上测试系统,包括矢量网络分析仪 (VNA)、频率扩展器(如果有)、电缆/波导、探针、探针接触垫和探针-探针泄漏。开发了一种两步校准过程和一种算法,该算法具有四个片上校准标准,包括一个未定义的直通、两对未定义的对称反射(例如开路-开路和短路-短路对)和一对已知匹配负载。此外,还提出了一种改进的匹配负载电路模型以提高精度。已经在 0.2 GHz 至 110 GHz 频率范围的失配衰减器上测试了该校准方法,并将结果与数值模拟和现有校准方法进行了比较。结果表明,衰减器的 |S 11 | 更连续,|S 21 |提高了1.7 dB。显然,所提出的校准方法具有更简单的校准过程和对校准标准的要求不那么严格,而校准标准是毫米波和太赫兹频率下晶圆系统校准的关键。更重要的是,新的校准方法更适合DUT具有可变长度的测量。
Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授,他自2007年以来一直在那里工作。。 在加入霍普金斯之前,他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。 他是霍普金斯校友,拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位,并在2003年获得经济学博士学位。 他还曾在密歇根州立大学,上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前,他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学,经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中,他的研究集中在测量误差模型,混合模型,具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣,在这种计量经济学中,计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中,他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性,具有未观察到的状态变量的动态模型,学习模型中的信念更新,生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中,他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后,涉及美国的失业率,长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授,他自2007年以来一直在那里工作。在加入霍普金斯之前,他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。他是霍普金斯校友,拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位,并在2003年获得经济学博士学位。他还曾在密歇根州立大学,上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前,他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学,经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中,他的研究集中在测量误差模型,混合模型,具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣,在这种计量经济学中,计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中,他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性,具有未观察到的状态变量的动态模型,学习模型中的信念更新,生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中,他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后,涉及美国的失业率,长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。他还曾在密歇根州立大学,上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。在此之前,他在中国新疆出生和长大。他的研究兴趣包括微观经济学,经验工业组织和劳动经济学。在微观经纪学中,他的研究集中在测量误差模型,混合模型,具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣,在这种计量经济学中,计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。在经验工业组织中,他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性,具有未观察到的状态变量的动态模型,学习模型中的信念更新,生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。在劳动经济学中,他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后,涉及美国的失业率,长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。在劳动经济学中,他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后,涉及美国的失业率,长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。yingyao已发表在许多经济学和统计学领域的领先期刊上,例如美国经济评论,计量经济学,美国统计协会杂志,《计量经济学杂志》,《计量经济学,游戏与经济行为》,人口经济学杂志和比较经济学杂志。他是《计量经济学杂志》的院士,并曾在几个期刊的编辑委员会任职。他还是《计量错误》杂志特刊杂志的共同编辑。yingyao与三个小孩结婚多年。从他们的角度来看,Yingyao是一位不做任何事情的老师。
Hyperlight Energy(Hyperlight)和美国国家可再生能源实验室(NREL)正在开发一种用于聚光太阳能发电应用的新型低成本线性菲涅尔集热器。Hyperlight 目前正在加州布劳利附近一个半英亩的试点环路中部署其线性菲涅尔集热器技术。聚光太阳能发电集热器的光学性能是整个系统效率的最大损失。准确模拟集热器复杂光学相互作用的能力对于成功实施新的集热器技术至关重要。本研究对 Hyperlight 线性菲涅尔技术的光学性能进行了详细的灵敏度分析,表征了潜在光机误差源对集热器性能的影响。光学模型在 SolTrace 中实现,SolTrace 是一种由 NREL 开发的蒙特卡罗光线追踪软件。首先,使用 SolTrace 分析集热器对主反射器和接收器组件中各个光机误差扰动的灵敏度。然后,采用高保真光机误差模型来捕捉已安装的 Hyperlight 线性菲涅尔集热器的实际性能。灵敏度分析可以提供有见地的指导,以指导在制造和实施新集热器技术期间收紧和放宽公差。
0 E2πI / 2 K]及其受控版本。请注意,S = R 2和T = R 3。经常指出,这些量子门以高精度的可用性(在r k中任意小角度,k→∞)都是一个挑战,在理论上,就物理理论的极限而言,在工程理论的极限上,实际上在工程基础上[3-6] 1)2)。在很大程度上,这种关注促使另一个巨大的智力成就,即纠正量子误差代码的发展[7-11]。从Shor的工作开始[12],有大量的耐受量子计算的工作。强阈值定理被证明,这表明在某些误差模型中,如果错误率低于一定阈值,则量子计算至少在理论上可以任意高精度[10,13 - 18]。这些是美丽的数学定理。,但从根本上讲,他们假设u(2)(或su(2)如果我们考虑不相关的相位因子)完全对应于现实中的量子的操作,尤其是在其组成中,该组组成(组成,在其限制的精确性上都定义在C上,则与可实现的可实质物理量子量化的顺序应用相对应。关于这种任意精度是否可以实现的意见。当然是可能的。然而,基于这样的信念,即量子力学本身(就像任何其他物理理论一样)不是,也不是要在描述现实时绝对准确(某些投机性评论在第5节中)。我们假设同时,在过去的几十年中,巨大的效果一直在进行,最近有了更新的动力和热情,并且目的是实现量子电路的更准确的硬件实现。在本文中,我们认为在每个量子控制旋转门的情况下,Shor的量子分解算法都会在角度遇到一个小的随机噪声。
摘要:温室气体(GHG)排放引起的气候变化,尤其是自20世纪中叶以来发生的,一直在极大地影响短期天气状况,例如天气变异性的增加和极端天气相关的事件的发生率。牛奶生产对这种变化很敏感。在这项研究中,我们使用空间面板计量经济学模型,空间误差模型(SEM)和空间Durbin模型(SDM),并在状态级别上有一个小组数据集在各个季节的变化中,以估算气候指标和牛奶之间的关系,以降低省略的努力,以降低省略的稳定范围,并且可以降低遗漏的范围,并且可以使省略的变化范围逐渐变化。数据模型。我们发现夏季热应激对每头母牛牛奶产量(MPC)的逆U形作用,表明牛奶的产量对夏季热应激的低水平增加反应,然后随着热应激的持续增加,MPC下降了,超过72个阈值。此外,降水对MPC表现出U型U形影响,表明牛奶产量以降低的速度增加,直到降水降低到14英寸,然后在该阈值中,牛奶产量以增加的速度下降。我们还发现,相对于常规面板数据模型,空间面板计量经济学模型可以通过导致较小的样本中和样本的根平方平方误差来改善预测性能。我们的研究通过探索有希望的空间面板模型的可行性,并导致估计天气对牛奶生产率的影响,并以高模型预测性能,从而为文献做出了贡献。
背景:DNA存储是一种非易失性存储技术,用于将数据作为合成DNA字符串存储,可提供前所未有的存储密度和耐用性。然而,将DNA用作实用的数字信息存储介质仍然是一个谜,因为这非常昂贵,并且需要大量时间将数据编码和解码数据与合成DNA进行编码和解码。更重要的是,DNA存储管道的各个阶段(例如,合成,测序等)是易误。此外,DNA会随着时间的流逝而衰减,合成DNA的可靠性取决于各个方面,包括保存介质和温度。允许信息的完美存储和恢复,从而使其与现有的基于闪光灯或磁带技术的竞争性,高级错误保护方案是必不可少的。然而,评估和比较现实模型条件下的各种DNA存储技术和错误纠正代码 - 包括广泛的合成培养基,测序技术,温度和持续时间 - 是非常时间的汇总和昂贵的。结果:在这项研究中,我们提出了种子,这是一种基于误差模型的模拟器,以模仿DNA存储不同阶段累积误差的过程。种子是第一个已知的模拟器,它结合了各种经验得出的统计(或随机?)错误模型,模仿DNA存储中各个阶段的不同类型的误差类型的产生和传播。它的有效性与许多已发表的湿lab实验的数据进行了评估。结论:种子易于使用,并提供灵活的和固定的参数设置,以模仿DNA存储中的误差模型。对体外实验结果的验证表明,其有望模仿DNA存储中错误产生和传播的随机模型。种子可作为带服务器端应用程序的Web界面以及便携式跨平台本机应用程序(可在givethelink中找到)提供。
1 范围 本报告履行了 iMERA Plus 项目新工业计量技术 (NIMTech) 的交付成果 D3.7 - 多传感器网络验证实验评估报告。本报告描述了基于 NIMTech 交付成果报告 D3.1(1) 中描述的多传感器网络方法的激光跟踪器对准误差校准程序的验证。2 简介 NIMTech 交付成果报告 D3.1(1) [1] 描述了使用多传感器网络测量方法校准激光跟踪器对准误差的实验程序。在本报告中,我们介绍了该程序的实验验证,从而验证了多传感器网络方法。激光跟踪器校准的网络方法涉及使用激光跟踪器测量多个固定点的坐标。从几个不同的位置测量相同的点。然后通过使用最小二乘参数估计法拟合描述实验设置(跟踪器位置和方向、目标位置)和激光跟踪器误差的数学模型来处理这些测量的结果。为了验证这种方法,使用网络方法获得的校正参数根据 ASME B89.4.19 标准验证了 API T3 激光跟踪器的性能,并将这些结果与使用制造商的校准数据执行的类似 ASME B89.4.19 测试进行了比较。描述用于这项工作的激光跟踪器对准误差的模型 [2] 是从之前描述的 1,3 改编为更通用的形式。第 3 节简要介绍了新模型。第 4 节包含从网络测试获得的结果,第 5 节简要描述了 ASME B89 测试和获得的结果。3 激光跟踪器误差模型 3.1 激光跟踪器错位 理想的激光跟踪器(基于“经纬仪式”设计,干涉仪位于万向架上)可以通过图 1(左)中的设置示意性表示。竖轴和经轴正交且共面,激光束在中心点与两个轴相交并向外辐射,没有角度偏移。此外,仰角和方位角编码器完美地居中并垂直于经轴和竖轴,没有失真或比例误差。实际上,由于制造公差,所有激光跟踪器都可能出现错位和偏移以及其他机械缺陷。因此,更现实的几何形状类似于图 1(右)中所示的几何形状。基准轴、经线轴和激光束轴不再正交和相交;两个角度编码器都有刻度误差和失真;激光束不从轴的交点辐射,并且具有角度偏移,因此它不再垂直于经线轴。这些机械缺陷会导致范围和角度读数中的系统误差,如果不加以纠正,将导致测量误差。在实践中,激光跟踪器控制器对原始传感器数据进行软件校正,为用户提供准确的测量数据。该校正基于误差源模型和存储在控制器中的模型参数测量结果。本实验中测试的校准程序的目的是确定模型的参数及其相关的不确定性。
1 简介 三维 (3D) 激光扫描仪多年来一直用于文化遗产、法医、3D 土地(地形)和“竣工”测量等应用。三维激光扫描仪使用安装在快速旋转头上的高速激光测距仪扫描环境,从而产生场景的高密度数字点云表示,可以根据需要进行存档和分析。通常,同轴安装的相机会同时记录全彩信息,以提供更逼真的 3D 图像。近年来,激光扫描仪的测距能力得到了提高,可以在数十米或更长的距离上实现亚毫米级精度和测距噪声。事实上,美国国家标准与技术研究所 (NIST) 最近报告称,他们开发了一款精度为 10 µm、测量范围为 10.5 m 1 的 3D 扫描仪。精度的提高,加上高价值制造业以及逆向工程和工厂维护等应用对以相对较低的成本快速获取高质量数据的要求不断提高,促使三维激光扫描仪从测量应用转向工程应用。随着 3D 激光扫描仪技术的普及和对精度要求的不断提高,对校准、性能验证和测量可追溯性的需求也随之增加。非接触式光学测量系统的校准和可追溯性问题非常复杂,不仅限于仪器本身系统误差的校准和补偿。例如,由于扫描激光与被扫描物体的材料和表面特性之间的相互作用以及激光束与表面的入射角,可能会出现显著的系统误差。然而,对于本文考虑的 3D 激光扫描仪类别,测距精度水平取决于仪器的几何误差和激光测距系统的精度。激光测距系统的校准相对简单,可以使用例如校准的长度工件或更精确的坐标测量系统(如激光跟踪器)或通过与参考干涉仪进行比较来进行。但是,没有涵盖激光扫描仪校准或性能验证的文献标准。在本报告的第 2 部分中,我们简要描述了激光扫描仪几何误差的数学模型。此外,NIST 进行的体积性能测试表明,校准后系统误差仍然很明显,这些误差可以归因于对几何对准误差的不完全补偿 2, 3 。因此,需要改进这些设备的校准方式,以充分发挥其潜力。因此,国家物理实验室 (NPL) 对使用“网络方法”校准 3D 扫描仪几何误差的可行性进行了初步调查 - 该方法之前由 NPL 为激光跟踪器校准而开发 4, 5 。在第 3 节中,我们总结了用于校准仪器误差的网络方法。在第 4 节中,我们介绍了用于测试激光扫描仪的方法。第 5 节介绍了结果和观察结果,第 6 节介绍了最后的总结和结论。2 激光扫描仪的几何误差模型 图 1 显示了激光扫描仪内部几何形状的理想表示。安装在固定底座上的旋转平台承载着激光源和旋转镜组件;平台绕着竖轴 Z 旋转。激光源的对准方式是使激光束与旋转镜的旋转轴(称为过境轴 T )同轴对准。激光束在点 O 处从旋转镜反射,该点位于镜面与旋转轴 T 和 Z 的交点处。镜子相对于轴 T 倾斜 45°,使得激光束从镜子反射到 NZ 平面上的点 P,其中 ON 垂直于 OT。
经济中数字技术的增长为企业家和组织创造了新的机会(Berman,2012年)。由技术设备(例如移动计算)和社交媒体平台(例如Facebook,Instagram)支持的数字世界环境已开辟了新的方法来创建新的数字商业模型和媒体渠道(Vasconcelos&Rua,2021; Ciasullo&ciasullo&lim,2022;Miháldinecz&rua,2022222222222222222222222222222222222.跨国组织,以及小型公司,在网络上进行全部或大部分业务(例如Google,Amazon,Facebook)(Capatina&Rancati,2017; Jeansson等人,2017; Pinto&Silva,2019)。数字技术的独特特征为企业家和组织提供了许多工具,这些工具可用于创新和创建新的企业(Berawi等,2020)。例如,开放创新和众包有助于开发新产品,服务,网站或应用程序的共同创造和客户反馈(Gassmann等,2010; Musiello-Neto等,2022; Rua等,2023)。同样,众筹平台(例如Kickstarter,Indiegogo,Go Fund Me)使资助社交或商业项目更加容易,更快(Bernardino&Freitas Santos,2020年)。由于互联网,新的数字业务模型(例如免费增值,订阅,按需,分支机构,下降运输,咨询,广告,博客,数字媒体)存在,可用于销售产品和/或服务。此外,由于竞争和环境变化,商业模型(产品的功能和价值)即使在发布后仍会继续发展。数字企业家精神是寻求新媒体在互联网技术方面提供的新企业机会的做法(Antonizzi&Smuts,2020年)。因此,数字经济中的企业家和组织需要意识到市场机会,以开发新的想法和商业模式,并向潜在客户和投资者传达其价值主张(Nambisan,2016年)。本期特刊旨在为数字经济的不断增长的知识做出贡献,同时解决企业家和组织如何应对日益数字世界的问题。本期特刊中的论文介绍了各种情况的研究结果。在第一篇文章中,席尔瓦(Silva),穆蒂尼奥(Moutinho)和帕索(Paço)研究了企业家精神,企业家精神政策与电子商务之间的关系。在文章中,作者旨在分析企业家精神和企业家精神是否是电子商务的前提,以及电子商务与企业家精神之间的双向关系。这项研究重点是在2012年至2020年之间的两个欧洲地区的小组组成的斯堪的纳维亚区(丹麦,瑞典,挪威和芬兰)和伊比利亚(葡萄牙和西班牙)的小组。他们在文化上与众不同,并且对电子商务的增长有不同的看法,从而增强了所研究群体的相关性。作者根据面板校正的标准误差模型对数据进行计量经济分析。作者开发的研究表明,基于新公司的创建和基于幸存的公司和电子商务的创建企业家之间的双向因果关系。该研究还表明,基于R&D的企业内精神是电子商务的驱动力。第二篇文章是Silva,Lima和Teixeira撰写的,研究了销售人员对销售技术的使用,作为企业内精神的信息和刺激的来源。他们发现,销售人员对销售技术的使用对公司的信息系统产生了积极影响,随后,对销售人员的企业内行为(战略性更新和风险投资行为)。作者还建议,该公司的信息系统在销售人员对技术的使用与其战略更新和风险行为之间起着中介作用。在第三篇文章中,基于社会支持理论和技术接受模型,Makmor,Alam,Masukujjaman,Makhbul,Ali和Mamun研究了决定的因素